专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]光纤模态分布调节器-CN201410264706.9在审
  • R·福丁;何刚 - 爱斯福公司
  • 2014-06-13 - 2014-12-24 - G02B6/26
  • 本发明提供了一种光纤模态分布调节器,该光纤模态分布调节器包括芯轴缠绕光纤和光纤的可调整且可固定的环线的组合。应当注意的是,进入该模态分布调节器的光与目标环形通量函数(由标准定义)相比通常应当是过满的。芯轴缠绕将宏弯引入光纤中,从而引起模态预滤波,模态预滤波大致地转换最初过满的模态分布以近似符合适当的标准。然而,已经穿过固定的芯轴的光的模态分布通常仍然稍微过满。该可调环线提供符合标准的模态分布的微调。当满足标准定义的要求时,可以将该可调环线固定就位,这样模态分布变得固定并且保持稳定。
  • 光纤分布调节器
  • [发明专利]模态试验中快速适调激振力的方法-CN201610962385.9有效
  • 纪国宜;吴磊 - 南京航空航天大学
  • 2016-10-28 - 2019-10-25 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种纯模态试验中快速适调激振力的方法,该方法首先对被试结构进行正弦扫频,通过对频率响应函数拟合得到初步的模态振型和模态频率;再根据要适调模态附近的模态分布,由密集模态数确定激振器数目;由激振力、模态振型与模态力的关系,建立模态力满足的方程组;令非适调模态模态力为零,适调模态模态力不为零,从而得到使指示函数最大的一组激振力分布。用此方法计算所需的激振力分布,由于计算时只需考虑与被激模态相邻的模态对其的影响,快速准确地确定了激振器的数量,减少了适调激振力的时间,使试验更简单快速。
  • 纯模态试验快速适调激振力方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的医学图像合成装置-CN202210341004.0在审
  • 彭勃;周承乾;雷建军;刘秉正;张哲 - 天津大学
  • 2022-04-02 - 2022-08-12 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于深度学习的医学图像合成装置,包括:缺失模态自重建模块,用于将缺失模态图像作为输入以重建模态图像,通过约束缺失模态图像和重建模态图像之间的一致性,生成多级模态特征;缺失模态多级特征嵌入的合成机制,用于通过嵌入缺失模态图像的多级模态特征到合成过程中以引导源模态图像到缺失模态图像的转换,合成缺失的目标模态图像一;高斯分布嵌入的合成机制,利用高斯分布向量学习表征缺失模态多级特征的缺失模态信息向量以引导源模态图像到缺失模态图像的转换,合成缺失的目标模态图像二;总体损失函数机制由图像重建损失、向量分布KL散度损失、生成对抗损失构成,基于总体损失函数对缺失的目标模态图像一、二进行合成,输出最终的医学图像。
  • 一种基于深度学习医学图像合成装置
  • [发明专利]一种基于时频分布相似度分析的兰姆波模态分离方法-CN202110514237.1有效
  • 焦敬品;史宪芳;高翔 - 北京工业大学
  • 2021-05-12 - 2022-09-20 - G01N29/04
  • 本发明公开了一种基于时频分布相似度分析的兰姆波模态分离方法,通过板结构兰姆波信号采集系统,采集检测信号,对信号进行滤波和幅值归一化处理,并进行时频分析获得检测信号的时频分布,创建不同模态的理论时频分布集,计算检测信号与各模态理论时频分布集的相似度,得到相似度矩阵,寻找最大相似度值,识别与检测信号时频分布相匹配的模态及距离,在识别模态的基础上,构建中心随时间及频率变化的二维高斯时变滤波器,并与检测信号的时频图相乘分离出单模态时频图,由分离出的时频图获取单模态时域信号,实现兰姆波多模态信号的分离。该方法从时频分布相似度分析角度出发,在识别和分离模态的同时,能够较为准确的估计波包的传播距离。
  • 一种基于分布相似分析兰姆波模态分离方法
  • [发明专利]情绪识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210813381.X在审
  • 殷兵;李晋;褚繁;高天;方昕;刘俊华 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2022-07-11 - 2022-11-22 - G06V40/70
  • 本发明提供一种情绪识别方法、装置、电子设备和存储介质,其中方法包括:确定至少两个模态的待识别数据;基于各个模态的情绪识别模型,确定各个模态的待识别数据的情绪概率分布;基于各个模态的情绪概率分布,确定情绪识别结果;情绪识别模型用于对对应模态的待识别数据进行特征提取,并基于特征提取所得的数据特征进行情绪识别;各个模态的情绪识别模型是基于各个模态的样本数据的样本数据特征在同一空间内的特征相似度,和/或,各个模态的样本数据的预测概率分布之间的分布相似度,联合训练得到,利用不同模态的样本数据所表征的情绪信息的一致性,和相同情绪在不同模态间的互补关系训练模型,能够提升模型的泛化能力和情绪识别过程的精准度。
  • 情绪识别方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]隔音元件-CN201980032802.1在审
  • 伊戈尔·耶姆里;贝恩德-斯特芬·V·伯恩斯托夫;帕维尔·奥布拉克;阿纳托利伊·尼科诺夫 - 伊戈尔·耶姆里;贝恩德-斯特芬·V·伯恩斯托夫
  • 2019-05-08 - 2020-12-22 - G10K11/165
  • 其利用强力网络作为主要的能量耗散机制,其中强力网络是通过颗粒系统中的固体颗粒(14)的复杂相互作用而产生的,根据牛顿第三定律,可以形成最大数量的互连力对,其中所述强力网络是通过使用由至少一种具有特定的偏斜多模态粒径分布的固体材料制成的粒状材料选择以颗粒(14)的等效外径(D)分配的颗粒(14)的数量(N)的分布,使得颗粒(14)在至少一个空腔(42)内形成耗散能量的强力网络。其中以颗粒(14)的等效外径(D)分配颗粒(14)的数量(N)的分布是不对称分布,其中颗粒(14)的等效外径(D)的分布是多模态的,具有几种模态,并且其中所述多模态分布是偏斜的,使得所述多模态分布具有一个最大模态(i),该最大模态(i)具有以颗粒(14)的基本等效外径(D)分配的颗粒(14)的最大数量(N),并且其中所述多模态分布具有至少一个先前模态(i‑1)和至少一个后续模态(i+1)。
  • 隔音元件
  • [发明专利]一种识别轮胎空腔模态的方法及系统-CN201610592971.9在审
  • 江芳龙;栾云飞;牛胜福;傅振兴 - 法乐第(北京)网络科技有限公司
  • 2016-07-25 - 2018-02-02 - G01M17/02
  • 本申请公开了一种识别轮胎空腔模态的方法及系统。该方法包括在预设测试条件下确定车辆行驶噪音的声压对频率的第一分布数据;改变车辆的轮胎中充入的介质,并在相同预设测试条件下确定车辆行驶噪音的声压对频率的第一分布数据;根据第一分布数据以及第二分布数据识别轮胎的空腔模态应用本申请实施例提供的一种识别轮胎空腔模态的方法,在相同的测试条件下,测试了车辆的轮胎中分别充有两种密度不同的介质时,行驶过程中产生噪音的声压对频率的两组分布数据,并根据这两组分布数据识别轮胎的空腔模态相比于现有技术通过建立数据模型识别轮胎空腔模态的方法,本申请通过实际测试识别轮胎的空腔模态,提高识别空腔模态的准确率。
  • 一种识别轮胎空腔方法系统

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